本篇文章将向大家介绍在SLAM中使用的相关优化算法及其在ORB-SLAM3中相关模块中的具体应用案例。 首先,SLAM系统的核心功能之一为视觉里程计(Visual Odometry, VO,也通常称为前端,记录智能体随时间变化在场景中运动的姿势方向和位移,由于前端长时间运行会出现累积漂移和误差,因此也还有回环和地图合并检测等后端模块来进行...
ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理;ORB-SLAM 2 增加了对于双目和RGB-D相机的处理,在回环检测模块增加了Full Global BA的处理;ORB-SLAM 3则增加了对于IMU融合的支持,兼容鱼眼相机模型,并且增加了Altas多地图的支持;同时,回环检测为了支持多地图的模式,提供了一种叫Welding BA的优化方式。ORB -SLAM的作者将上述...
ORB-SLAM2假设我们针对双目相机预先进行了极线矫正,但是很多时候由于无法保证左右目相机光轴的绝对平行,极线矫正的效果也往往不好;而有些时候,我们需要使用两个参数不同的相机进行观测,而ORB-SLAM2无法兼容这类双目相机,如类似RGB-D相机中焦距、分辨率相差巨大的彩色相机+近红外相机,如果将彩色图像和近红外图像组成双...
本文将深入分析ORBSLAM3的各个部分所使用的算法。 1.特征提取与描述。 特征提取和描述是ORBSLAM3中的关键部分,它决定了系统在复杂环境下的性能。 1. ORB特征提取。 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征是ORBSLAM3的核心。它采用了FAST关键点检测算法,并结合BRIEF描述符进行特征描述。 FAST关键点检测算法能够...
ORB-SLAM是基于ePnP算法通过设置一个Perspective-n-Points求解器来解决重定位问题的,这假设了一个经过校准的针孔相机及它相应的方程。为了跟进我们的方法,我们需要一个PnP算法,它独立于所使用的相机模型工作。出于这个原因,我们采用了最大似然Perspective-n-Point算法(MLPnP)[74],该算法与相机模型完全解耦,因为它使用...
基于双目深度筛选的ORB-SLAM3算法 符强1,2,3, 腾先云1,2,3, 纪元法1,2,3, 任风华4, 孔健明1,2,3 1. 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室, 广西 桂林 541004; 2. 桂林电子科技大学信息与通信学院, 广西 桂林 541004; 3. ...
ORB-SLAM3是在ORB-SLAM2的基础上开发的视觉惯性SLAM技术,于2020年7月 发布。它在定位精度和效果上几乎碾压了同类的开源算法,受到极大关注。 它有如下特点: 1、 第一个可以运行视觉、视觉惯性和多地图,支持单目、双目和RGB-D相机,且支持针孔和鱼眼镜头模型的SLAM系统。
将cmake更新至最新版本,现最新为3.18.3 卸载旧版本的cmake 下载依赖项 文件路径一般选择在或路径下, 这里选择解压并安装 $ tar-zxvf cmake-3.18.3.tar.gz $ sudo mv cmake-3.18.3/opt/cmake-3.18.3$ cd/opt/cmake-3.18.3$./configure $ make-j8 ...
PointCNN 我们提供了一个简单而通用的点云特征学习框架。 CNN成功的关键是卷积运算符,其能够利用在网格(例如图像)中密集表示的数据中的空间局部相关性。然而,点云是不规则和无序的,因此对于与点相关联的特征而言,核心的直接卷积将导致抛弃形状信息,同时变化为顺序...
视觉SLAM开源算法ORB-SLAM3 原理与代码解析 ORB-SLAM系列作为特征点法VSLAM的代表作,被誉为工程性最强、最贴近落地的开源SLAM之一。 2020年夏,ORB-SLAM3被提出,在原有基础上增加了视惯融合SLAM支持、改进的场景识别技术、多地 图Atlas机制以及相机模型抽象化等新特性,通过多达四种层次的数据关联重用历史信息,有效提升...